検索もSNSもバナーも。impは積めているのに、なぜ刺さらないのか
検索広告、SNS広告、バナー広告。手持ちのチャネルは一通り回し、予算もきちんと配分している。管理画面を開けば、インプレッションもクリックも、それぞれの数字は悪くありません。
それなのに、どこか手応えが薄い。そう感じたことはないでしょうか。
揃う数字、噛み合わない手応え
「検索は検索で、SNSはSNSで、ちゃんと結果を出しているはずなのに」。広告担当者の間では、そんな声もよく聞かれます。個々のレポートを見る限り、どのチャネルも及第点をクリアしている。なのに、全体としての成果を振り返ると、急に自信が持てなくなってしまいます。
一つのチャネルが不調なら、まだ原因を探しやすいものです。だが、どのチャネルも「それなりに合格」なのに、全体としては物足りない、という状態は厄介です。誰か一人の責任にできないぶん、どこから手をつけていいのか判断がつきにくくなります。
「最適化」という言葉の落とし穴
この感覚は、各チャネルの運用が甘いから起きているのでしょうか。それとも、もっと別のところに理由がありそうです。
不思議なのは、検索もSNSもバナーも、それぞれの担当者・それぞれのプラットフォームの中では「正しく」最適化されていることです。検索は検索のロジックの中で、SNSはSNSのアルゴリズムの中で、バナーはバナー枠の掲載条件の中で、それぞれ最善を尽くしています。個別に見れば、誰も間違ったことはしていません。
ここで一度、「最適化」という言葉そのものを疑ってみましょう。
検索・SNS・バナーは、それぞれ独立した管理画面・独立した指標を持っています。担当者は多くの場合、チャネルごとにその指標を見ながら、チャネルごとに改善を重ねていきます。結果として生まれるのは、部分部分では磨き込まれているのに、チャネルをまたいだときの文脈がバラバラ、という状態です。
検索広告で調べたときの言葉づかいと、SNSで流れてきたときの言葉づかいと、バナーで表示されたときの言葉づかいが、それぞれ最適化された結果、互いにまったく違う顔をしていることがあります。読者からすれば、同じブランドのはずなのに、チャネルをまたぐたびに初対面からやり直しているような感覚に近いのかもしれません。
個々の最適化を積み重ねた先に、自動的に全体の最適化が生まれるとは限らない。むしろチャネルが増えれば増えるほど、個別最適の総和は、全体としての一貫性から遠ざかっていく側面もありそうです。
読者の中で、文脈はつながっているか
ここで、広告担当者に問いたいことがあります。
検索・SNS・バナーをまたいで接触した読者は、御社の広告をどんな一つの文脈として受け取っているでしょうか。チャネルごとの数字を追うことに時間を使うあまり、チャネルをまたいだときに読者の中で何が積み上がっているか、説明できなくなっていないでしょうか。
「このチャネルの成果」は、ダッシュボードを見ればすぐに分かります。「チャネルをまたいだ読者の中の一貫した印象」は、どのプラットフォームのレポートにも出てきません。出てこない以上、担当者はどうしても、チャネルごとの部分最適を積み重ねる方向に流れてしまいがちになります。
そうして、どのチャネルも悪くないのに、全体としては刺さらない、という今の状態が生まれているのかもしれません。心当たりがある担当者は、意外と多いものです。
裏を返せば、複数チャネルをまたいでも一貫した文脈を保てる場所は、他の多くの媒体が抱えるこの分断を、そもそも抱えずに済むことになります。個別最適化が進む媒体が増えるほど、その違いはむしろ際立っていくはずです。
出稿先を選ぶとき、「このチャネル単体でどれだけ成果が出るか」だけでなく、「読者の中でどんな一つの文脈としてつながるか」を基準に加えてみる。それだけで、見える景色は変わってきそうです。
書店という、ひとつの文脈が保たれる場
「本コレ」アプリのバナー広告は、本を探して、いままさに動いている読者に向けて配信されています。
検索やSNSのように、接触のたびに文脈が切り替わることがありません。本を探している、あるいは読んでいるという一つの行為の中に、広告がずっと同じ文脈のまま存在し続けます。チャネルをまたぐたびに一から関係を作り直す必要がなく、一つの場の中で接触が積み重なっていく、ということになります。
つまり、検索・SNS・バナーそれぞれの部分最適を追いかけるのとは別に、読者の中に一つの文脈を保ち続けるという答えを、あらかじめ持てる媒体だということです。チャネルをまたぐたびに薄まっていた一貫性に対して、こちらは一つの補助線になりそうです。
検索もSNSもバナーも一通り試した上で、「次に足すべきは何か」を考えているなら、一度、こうした一つの文脈を保てる接触点を選択肢に入れてみてください。
「本コレ」アプリの広告メニューについて、詳しくはこちらから
いいね

